GlobalLogic InteliQ

Pomocou efektívnej prioritizácie testovacích prípadov identifikuje kritické a vysoko rizikové miesta v skorších štádiách regresného

O riešení

Akcelerátor InteliQ spoločnosti GlobalLogic aplikuje postupy strojového učenia na proces regresného testovania, vďaka čomu dokáže efektívnejšie prioritizovať testovacie prípady a tým aj skôr identifikovať kritické problémy a vysoko rizikové miesta. Toto riešenie zároveň umožňuje vývojárom automatizovať manuálne procesy, identifikovať problematické automatické testy a odhaľovať odchýlky, ktoré by mohli v procese vývoja vytvárať slabé miesta. InteliQ dokáže vďaka automatizácii procesov zabezpečenia kvality (QA) a skoršej identifikácii odchýlok znížiť náklady na projektovú fázu až o približne 11 %, zároveň dokáže skrátiť časový rámec cyklu regresného testovania.

Podporované platformy

icon-aws icon-azure icon-gcp

Odvetvia, pre ktoré je akcelerátor odporúčaný

Industry Agnostic

Odporúčané technológie/Funguje s

Python, Scikit-learn, Pandas, NumPy, Angular, Flask, GitHub, Terraform, Amazon/kompatibilné s Azure a GCP, Amazon DynamoDB, Amazon S3 , AWS Code Commit, Amazon ECS, AWS Fargate, Amazon Route 53, Amazon CloudFront

Rieši potrebu

GL_Icon_Chevron

Definovania najdôležitejších a najrizikovejších testov (napr. pre jednotlivé oblasti, funkcie, atď.) z pohľadu dôležitosti pre uvedenie produktu do prevádzky

GL_Icon_Chevron

Nájdenia najdôležitejších chýb na začiatku regresného testovania

GL_Icon_Chevron

Úspory času a znižovania nákladov na testovanie bez kompromitácie kvality produktu

GL_Icon_Chevron

Predbežného odhadu nasledujúceho vývojového cyklu s cieľom zmierňovať možné riziká

GL_Icon_Chevron

Identifikácie vysoko rizikových testov ako kandidátov na automatizáciu

Ponúkaná hodnota

GL_Icon_Chevron

Tvorba máp prioritných oblastí aktivity (heatmaps) v rámci regresného testovania na optimalizáciu testovania

GL_Icon_Chevron

Pomoc s definovaním vhodných manuálne testovaných prípadov na automatizáciu testovania

GL_Icon_Chevron

Eliminácia rizika zlyhania pri automatizovaných aj manuálnych testoch

GL_Icon_Chevron

Upozornenie na rizikové faktory a zmierňovanie projektových rizík

GL_Icon_Chevron

Detekcia odchýlok a potenciálne nestabilných automatických testov

GL_Icon_Chevron

Zníženie nákladov na projektovú fázu o približne 11 %

Základné prvky

Jednoduchá implementácia

  • Aplikovateľnosť na akýkoľvek projekt s bežným regresným cyklom
  • Možnosť integrácie do projektov s API alebo možnosť využiť riešenie ako samostatný modul
  • Integrácia s akýmkoľvek nástrojom na sledovanie chýb podporujúcim API

Moderné technológie

  • Riešenie využívajúce strojové učenie a prioritizáciu testovacích prípadov vychádzajúcu z histórie
  • Využitie inteligentného UI sprievodcu na zabezpečenie rozhrania príjemného pre užívateľov
  • Opakovane použiteľné v rôznych projektoch vďaka prispôsobiteľnosti

Spolupracujte s nami

Resource center

  • URL copied!